#!/bin/bash

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate fm9g4bv

# ==================== 基础配置 ====================
GPUS_PER_NODE=1
NNODES=1
NODE_RANK=0
MASTER_ADDR=localhost
MASTER_PORT=6017

MODEL="/root/autodl-tmp/原模型-19000"
DATA="/root/autodl-tmp/merged_object_properties_en_train_use_small.json"
EVAL_DATA="/root/autodl-tmp/valid/valid/en_caption.json,/root/autodl-tmp/valid/valid/en_caption.json"

# 注意：不再需要传递 VALID_IMAGE_ROOT，因为已经在 ValidDataset 中硬编码了

DISTRIBUTED_ARGS="
    --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \
    --nnodes $NNODES \
    --node_rank $NODE_RANK \
    --master_addr $MASTER_ADDR \
    --master_port $MASTER_PORT
"

echo "=== 硬编码图片路径的训练模式 ==="
echo "模型: $MODEL"
echo "数据: $DATA"
echo "评估数据: $EVAL_DATA"
echo "================================"

# ==================== 运行训练 ====================
torchrun $DISTRIBUTED_ARGS finetune.py \
    --model_name_or_path $MODEL \
    --data_path $DATA \
    --eval_data_path $EVAL_DATA \
    --max_eval_samples 50 \
    --eval_task_type "auto" \
    --remove_unused_columns false \
    --label_names "labels" \
    --prediction_loss_only false \
    --bf16 true \
    --bf16_full_eval true \
    --fp16 false \
    --fp16_full_eval false \
    --do_train \
    --do_eval \
    --tune_vision true \
    --tune_llm false \
    --use_lora false \
    --model_max_length 2048 \
    --max_slice_nums 9 \
    --num_train_epochs 3 \
    --eval_steps 20 \
    --save_steps 20 \
    --save_total_limit 3 \
    --output_dir output/ \
    --logging_dir output/ \
    --logging_strategy "steps" \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --eval_strategy "steps" \
    --save_strategy "steps" \
    --learning_rate 5e-5 \
    --weight_decay 0.01 \
    --adam_beta2 0.999 \
    --warmup_ratio 0.01 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 10 \
    --gradient_checkpointing true \
    --dataloader_num_workers 4 \
    --overwrite_output_dir true \
    --deepspeed ds_config_zero2.json \
    --report_to "tensorboard"